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智能制造支撑系统介绍
2023.07.10 鲁邦通编辑部
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工业互联网
工业互联网是连接整个产业系统、整个产业链、整个价值链、支持产业智能发展的关键信息基础设施，是新一代信息技术与制造业深度整合形成的新兴形式和应用模式，是互联网从消费到生产、虚拟经济到实体经济的核心载体，是智能制造的重要支持技术和系统。
通用电气于2012年首次提出了“工业互联网”，随后是美国五大行业龙头企业（AT&T、思科、通用电气、IBM和英特尔)工业互联网联盟联合成立（Industrial Internet Alliance, IIC），推广应用。工业互联网的核心是通过工业互联网平台紧密连接和整合原材料、设备、生产线、工厂、工程师、供应商、产品和客户，形成跨设备、跨系统、跨企业、跨区域、跨行业的互联互通，提高整体效率。它可以帮助制造业延长产业链，促进整个制造过程和服务系统的智能化。也有利于促进制造业一体化发展，实现制造业与服务业的紧密互动和跨越式发展，有效共享工业经济的各种要素和资源。
工业互联网作为工业智能发展的重要基础设施，其本质是使工业能够形成基于综合互联的数据驱动智能，在此过程中，工业互联网可以为工业智能发展构建三个优化闭环：
（1）机械设备/生产线运行优化闭环的核心是通过实时感知和边缘计算设备/生产线运行数据和生产环节数据，实现机械设备/生产线的动态优化和调整，构建智能机械和柔性生产线；
（2）面对生产经营优化的闭环，核心是通过信息系统数据、制造执行系统数据、控制系统数据的集成处理和大数据建模分析，实现生产经营的动态优化调整，在各种场景下形成智能生产模式；
（3）面对企业协作、用户互动和产品服务优化的闭环，核心是通过供应链数据、用户需求数据、产品服务数据的综合整合和分析，实现企业资源组织和商业活动的创新，形成网络协作、个性化定制、服务扩展等新模式。
工业互联网对现代工业的生产系统和商业系统产生了重大的变革性影响。基于工业视角：工业互联网实现了实时监控、准确控制、数据集成、运营优化、供应链协调、个性化定制、需求匹配、服务增值等各级运营优化；基于互联网视角：工业互联网实现了从营销、服务、设计环节推动生产组织和制造模式的智能变革，如精准营销、个性化定制、智能服务、众包众创、协同设计、协同制造、灵活制造等。
025G技术
智能制造具有自我感知、自我预测、智能匹配和独立决策功能。为了实现这些功能，制造过程中的数据通信面临着设备高连接密度、功耗低、通信质量高可靠性、超低延迟、传输速率高等严峻挑战。5G作为一种先进的通信技术，具有延迟更低、传输速率更高、连接无处不在的特点，能有效应对上述挑战。
5G技术使无线技术可以应用于现场设备实时控制、远程维护和控制、工业高清图像处理等新的工业应用领域，也为未来的柔性生产线和柔性车间奠定了基础。5G技术正逐渐渗透到智能制造中，开启工业领域无线发展的未来，因为它具有与光纤相当的传输速率、万物互联的泛在连接特性和接近工业总线的实时能力。随着智能制造的发展，5G技术将广泛而深入地应用于智能制造的各个领域。5G 智能制造的总体结构主要包括四个层次：数据层、网络层、平台层和应用层，如图所示。
5G 智能制造的总体架构1）数据层数据层依靠传感器、视频系统、嵌入式系统等数据采集网络，实时采集各种数据信息，包括设备状态、人员信息、车间条件、工艺信息、质量信息等，利用5G通信技术将数据实时上传到云平台，形成高效的数据实时采集系统。通过云计算、边缘计算等技术实时高效地处理数据，获取数据分析结果，通过数据层实时反馈，指导整个生产过程，为智能制造的生产优化决策和闭环控制提供基础。数据层实现了制造全过程数据的完整收集，为制造资源的优化提供了大量的多源异构数据，是实时分析和科学决策的起点，也是智能制造业互联网平台建设的基础。2）网络层网络层的作用是为平台层和应用层提供更好的通信服务。5G网络作为企业的网络资源，可以连接工厂大量的生产信息，提高生产数据采集的及时性，为生产优化、能耗管理和订单跟踪提供网络支持。网络层使用的5G技术可以在很短的时间内完成信息报告，确保信息的及时性，从而确保生产经理能够形成信息反馈，准确控制生产环境，有效提高生产效率。网络层还可以实现远程生产设备全生命周期工作状态的实时监控，使生产设备的维护突破工厂边界，实现跨工厂、跨区域远程故障的诊断和维护。3）平台层实现智能制造的重要核心之一是基于5G技术的平台层，为生产过程中的分析和决策提供智能支持。平台层主要包括以GPU为代表的高性能计算设备、以边缘计算和云计算为代表的新一代计算技术以及以云存储为代表的高性能存储平台。平台层通过相关分析、深度学习、智能决策、知识推理等人工智能方法，实现制造数据的挖掘、分析和预测，为智能制造的决策和监管提供依据。4)应用层应用层主要承担5G背景下智能制造技术的转型和应用，包括各种典型产品、生产和行业解决方案等。开发了一系列生产和行业应用，基于5G网络的大规模连接、大带宽、低延迟、高可靠性等优点，以满足企业数字化和智能化的需求。应用场景包括：状态监测、数字双胞胎、虚拟工厂、人机交互、人机协作、信息跟踪和追溯等。同时，随着5G技术的进一步深化，应用层还可以依靠数据和用户需求为用户提供准确、个性化的定制应用，使整个生产更符合用户的实际需求。03数据库
数据库是“根据数据结构组织、存储和管理数据的仓库”。数据库以一定的方式存储数据，用户可以通过接口添加、查询、更新、删除、共享数据。在智能制造中，数据库技术是数据分析和处理的重要保证，也是智能制造的重要支持系统之一。在数据库的发展历史上，数据库经历了层次数据库、网络数据库和关系数据库的发展。随着数据库技术在各个方面的快速发展，特别是关系数据库已经成为当前数据库产品中最重要的一员。自20世纪80年代以来，几乎所有数据库制造商的新数据库产品都支持关系数据库，甚至几乎所有的非关系数据库产品都有支持关系数据库的接口。这主要是因为关系数据库可以更好地解决管理和存储关系数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来，关系数据库越来越不能满足制造业的需求，这主要是因为越来越多的半关系和非关系数据需要数据库存储管理，同时，分布式技术等新技术也对数据库技术提出了新的要求，因此越来越多的非关系数据库受到制造业的关注。这种数据库在设计和数据结构上与传统的关系数据库有很大的不同。他们强调数据库数据的高并发读写和大数据的存储。这种数据库通常被称为NoSQL（Not only SQL）数据库。关系数据库是指利用关系模型组织数据的数据库，以行和列的形式存储数据，以便用户理解。这一系列关系数据库的行和列称为表，一组表形成数据库。关系模型可以简单地理解为二维表模型，而关系数据库是由二维表及其关系组成的数据组织。关系数据库具有易理解、易操作、易维护的特点。在制造业中，它是构建管理信息系统、存储和处理关系数据不可或缺的核心技术，如ERP（enterprise resource planning，企业资源计划)，MIS（management information system，管理信息系统)，EAM（enterprise asset management，企业资产管理系统)等系统采用关系数据库进行数据处理。NoSQL数据库一般是指非关系数据库。NoSQL数据库一般是指非关系数据库。随着大数据时代的到来，数据形式呈现出多样化的特征，传统的关系数据库存在许多难以克服的问题，而NoSQL数据库的产生是为了解决大规模数据收集的挑战，特别是大数据应用问题。与传统的关系数据库相比，NoSQL数据库具有易扩展、高性能、高可用性、高灵活性的特点，更容易满足追求速度、可扩展性和多变业务的应用场景。更适合处理图片、文本等生产过程中产生的非结构化数据。04信息安全
信息安全是包括制造业在内的各个行业面临的重大挑战之一。新兴技术，尤其是大数据技术，不仅给制造业带来了巨大的效益，也给企业带来了巨大的信息安全风险。一方面，由于工业控制系统协议大多采用明确的形式，工业环境大多采用通用操作系统，更新不及时，员工网络安全意识不高，加上工业数据来源多样，格式和标准不同，存在许多可用漏洞。另一方面，在工业应用环境中，对数据安全的要求更高，任何信息安全事件都可能威胁到企业信息安全、工业生产经营安全甚至国家安全。所以，好的信息安全技术是企业长期安全稳定发展的重要基础和前提。信息安全是跨领域、跨学科的综合性问题，需要结合法律法规、行业特点、工业技术等多维度进行研究。常用的信息安全技术系统可分为三个层次：信息接入安全、信息平台安全、信息应用安全等。其中，信息访问安全为工业现场数据的收集、传输和转换过程提供了安全保障机制；信息平台安全为工业数据存储和计算提供了安全保障基础；信息应用安全为上层应用的访问和数据访问提供了强有力的安全控制。1)信息访问安全信息访问安全必须确保工业边缘设备从外部系统获取工业数据的实时数据采集、远程状态监控、系统数据提取，并进行匿名、清洁、转换和传输，以进入工业大数据平台的完整数据传输链。数据采集端支持采集模块的注册和安全认证机制，确保数据采集应用的合规性和数据采集的准确性；边缘计算模块支持统一的模块管理发布和签名验证机制，确保数据预处理应用的合法性和可靠性；数据传输通道支持通道加密，确保传输过程中的机密性和完整性。2)信息平台安全信息平台安全是工业数据资源存储、访问、计算等功能的安全保障，包括数据存储、计算、平台管理和基础设施安全。平台存储安全支持数据多备份设置和恢复机制，采用数据访问控制机制，防止数据越权访问；计算安全支持计算发起人的身份验证和访问控制机制，以确保只有合法的用户或应用程序才能启动数据处理请求；平台管理安全包括平台组件的安全配置、资源安全调度、补丁管理、安全审计等，确保整个平台组件和运行状态的安全可控，同时，要加强平台的数据隔离和公职访问机制，实现数据的“可用性和不可见性”。平台软硬件基础设施安全包括基础网络安全、虚拟化安全等，以确保整个数据平台的安全运行。3)信息应用安全信息应用程序将查询、分析、计算、导出存储在工业大数据平台上的大量数据。因此，在信息平台提供数据服务的同时，也暴露了其安全风险。攻击者可以利用各种已知或未知的漏洞进行攻击，以破坏系统或获取数据信息，因此有必要严格控制数据应用程序的安全性。信息应用安全主要包括以下几个方面。首先，支持应用程序访问签名机制，确保只有授权应用程序才能提交数据访问请求，支持应用程序数据按需访问，避免扩大数据访问范围；其次，支持实时监控应用程序和访问者的行为，实时拦截应用程序中包含的攻击行为，包括数据访问范围、频率、数据库语句合法性等；最后，建立完整的应用程序管理机制，包括应用程序的提交、执行、状态监控、结果审计等，确保各应用程序的审批和控制与问责有效结合，避免恶意操作或误操作；建立完整的应用测试环境和测试规范，确保只有符合安全策略的应用程序才能得到批准和执行。广州鲁邦通物联网科技股份有限公司成立于2010年，致力为行业客户提供软硬件结合的5G+工业互联网平台解决方案，通过设备物联、机器人乘梯、设备售后管理系统、电梯物联网等产品和服务，助力电梯及特种设备、医疗设备、机器人、环保设备、环卫设备、电力设备和水务设备等工业客户进行后市场服务的数字化转型，降本增效，开启利润增长的第二曲线。
